文章目录
- 前导
- 布隆过滤器
- 特点
- 映射方式
- hash 函数
- BloomFilter
- set
- test
- reset
- 相关问题
- 应用
- 示例
- 哈希切分
- 例子
今天是1024程序员节,祝各位节日快乐啦!!!
前导
我们之前使用位图bitset,只能将一个整数映射到比特位上，来判断某个数是否存在
但是假如我们也想把判断一个字符串是否存在呢？
我们如何一个字符串映射到一个位置上，应该这么操作呢？
所以就出现了今天要介绍的布隆过滤器
布隆过滤器
特点
- 对于不存在的值，查找一定是不存在
- 对于存在的值，查找可能会不准确
映射方式
我们之前学过hash，字符串映射可以有字符串映射的hash函数，把对应的字符串映射到某个位置上，但是如果我们也使用那样的方式会出现什么问题呢？
- 对于不存在的字符串，我们使用hash检测，没有问题
- 但是对于存在的自负床，那么就有可能会出现hash冲突的，可能会出现误判，
这里我们无法解决冲突的问题，那么我们就要尽可能的降低冲突
所以我们就要对一个字符串使用多个hash函数映射 ，映射到不同的地方，来降低冲突
hash 函数
这里我们运用3个hash函数,来索引到不同的位置
BKDRHash
struct BKDRHash //特化，全特化,这个是最强的
{
size_t operator()(const string &key)
{
size_t ret = 0;
for (auto e : key)
{
ret *= 31;
ret += e;
}
return ret;
}
};
APHashs
struct APHash
{
size_t operator()(const string &s)
{
size_t hash = 0;
size_t ch;
for (long i = 0; i < s.size(); i++)
{
if ((i & 1) == 0)
{
hash ^= ((hash << 7)) ^ s[i] ^ (hash >> 3);
}
else
{
hash ^= (~(hash << 11)) ^ s[i] ^ (hash >> 5);
}
}
return hash;
}
};
DJBHash
struct DJBHash
{
size_t operator()(const string &s)
{
size_t hash = 5381;
for (auto ch : s)
{
hash += (hash << 5) + ch;
}
return hash;
}
};
BloomFilter
template <size_t N, class K = string, class HashFunc1 = BKDRHash, class HashFunc2 = APHash, class HashFunc3 = DJBHash> //给个默认类型,一个值我们让他映射3个位置
class BloomFilter
{
private:
bitset<N * 4> _bs; //给个模板参数，要开多少bit位
public:
void set(const K &key);
bool test(const K &key);
set
把一个字符串设置进bloomfilter里面
因为我们使用了3个函数函数映射了3个位置，同时还要和开辟的bit位进行取模，映射到对应的位置
void set(const K &key)
{
//标记成存在
HashFunc1 h1;
HashFunc2 h2;
HashFunc3 h3;
size_t len = 4 * N;
size_t index1 = h1(key) % len;
size_t index2 = h2(key) % len;
size_t index3 = h3(key) % len;
_bs.set(index1);
_bs.set(index2);
_bs.set(index3);
}
test
因为我们映射到了3个不同的位置，所以如果一个索引位不在，就不在，但是如果3个索引位都在，它大概率就在，但也会出现误判
bool test(const K &key)
{
//因为我们映射到了3个位置，所以一个在不能说明它就在，但是如果一个不在，他就不在
HashFunc1 h1;
HashFunc2 h2;
HashFunc3 h3;
size_t len = 4 * N;
size_t index1 = h1(key) % len;
size_t index2 = h2(key) % len;
size_t index3 = h3(key) % len;
// cout << index1 << endl;
// cout << index2 << endl;
// cout << index3 << endl;
if (_bs.test(index1) == false)
return false;
if (_bs.test(index2) == false)
return false;
if (_bs.test(index3) == false)
return false;
//前面只要有一个位不在，就是不在
//走到这里，就是三个位都存在，但是也可能会出现误判
return true;
}
reset
我们需要删除吗？
其实对于bloom过滤器来说，我们不需要删除
原因
- 把对应的位删除,删除自己的同时可能会把和别人冲突的位也删掉了，会影响到别的值
那么如何扩展一下，使得布隆过滤器能够支持删除
- 每个位置存储多个bit位，存储引用计数，（有多少个值映射到了当前的位置）
缺点 - 使用引用计数可以支持删除，但是整体消耗空间变多了，达不到我们的目的，所以我们还是尽量不支持删除
相关问题
- 如何选择哈希函数,布隆过滤器的长度
- 一个数映射到多个位置,我们给的布隆过滤器长度偏小,很容易映射满,出错率高,所以布隆过滤器长度大,出错率低
- 哈希函数越多,映射位置越多,准确性高,但是效率低,所以哈希函数个数和效率成反比,和准确率成正比
* 公式
k 为哈希函数个数，m 为布隆过滤器长度，n 为插入的元素个数，p 为误报率
应用
使用场景
数据量大，节省空间，允许误判，这样的场景，就可以使用布隆过滤器
-
用户注册
用户进行注册页面时候输入昵称，密码
按正常逻辑，我们就要在数据库里面对昵称判断是否存在，获得结果返回，但是在数据库操作太慢了，还有网络时延
那么我们就可以使用bloomfilter，把所有的数据，加载到里面
如果不存在，这是准确的，就可以直接进行操作
如果存在，就继续到数据库里面进行判断 -
垃圾邮件
如果是垃圾邮件，就可以把它放到一个垃圾邮箱里面，就标记一个黑名单，放到布隆过滤器里面，
以后接收邮件，就判断该人是否在黑名单里面，在就不收，否则就收
总结：利用布隆过滤器可以减少和磁盘的IO，或者网络请求，因为访问本地的数据库速度很慢，更不要说跨网络数据传递
这样我们就可以使用布隆过滤器，先进行赛选，不在的话，就没有后续的操作，在的话再去准确的查询
示例
给两个文件，分别由100亿个query，我们只有1G内存，如何找到两个文件的交集？分别用精确和近似的算法
近似：把这分别的两份100亿的query查询都放进布隆过滤器，两个地方都存在就是交集，都不存在就不是交集,这个时候是近似的交集(但是会存在不是交集的进去)
但是如果想要使用准确的算法,我们就需要使用哈希切分
哈希切分
哈希切分就可以实现精确查询
A B
假设A有100G，那么切成多份，但是我们需要使用哈希切，而不是平均切
读取query，使用hash算法，如i=BKDRhash（query）%200;我们要创建是200个小文件
这个query就进入ai好的小文件
同样B也是一样的
这样相同的就进入同一个小文件
Ai和Bi小文件找交集即可:因为相同的query一定进入了编号相同的小文件
这样就加载到内存，放进set相同就有，不同就没
有可能有的桶很大，有的桶很小，找交集不好找
如果Ai和Bi都太大，超过内存，可以考虑换个哈希算法，再切分一次，
例子
<u>一个超过100G的log file log中存这IP地址，涉及算法找到出现次数最多的IP(统计次数)，如何找到TOPK的IP，如何直接使用Linux系统命令</u>
一次读取ip,i=BKDRHash(ip)%200;//分成100份
i是多少，ip就进入对应的编号的i小文件里面
相同的ip一定进入了同一个小文件，那么我们使用map统计一个小文件中的ip的次数，就是它准确的次数
pair<string,int> maxCountIP
出现次数最多的10个ip
priority_queue<pair<string,int>,vector<pair<string,int>>,greater> minhead;小堆
